Inteligência de varejo em tempo real: construindo recomendações de e-commerce com Lakebase e AI Search no Databricks
Traduzido do original em inglês por IA. Ver em inglês
Uma arquitetura de referência completa já está disponível para construir um mecanismo de recomendação de e-commerce em múltiplos estágios e em tempo real no Databricks, usando AI Search para recuperação de candidatos, Lakebase para serving de features online e Model Serving para inferência de baixa latência. Ao unificar a pré-computação em lote e a pontuação em tempo real em uma única plataforma com governança, este design substitui pilhas de ML fragmentadas para eliminar código de integração (glue code) e fornecer linhagem de ponta a ponta, desde o clickstream bruto até as previsões em produção.
* Uma arquitetura de referência completa para construir um mecanismo de recomendação e ranqueamento em múltiplos estágios no Databricks – desde a ingestão de clickstream até o serving personalizado em tempo real –, substituindo a infraestrutura de ML fragmentada por uma única plataforma unificada. * O sistema entrega recomendações de produtos personalizadas com baixa latência, combinando recomendações em lote pré-computadas com um caminho de pontuação em tempo real, utilizando Databricks AI Search para recuperação de candidatos, Lakebase para serving de features online e Model Serving para inferência de baixa latência. * Ao unificar engenharia de dados, gestão de features, treinamento de modelos e serving em tempo real em uma única plataforma governada, as equipes de e-commerce eliminam código de integração (glue code), aceleram os ciclos de iteração e obtêm linhagem de ponta a ponta desde o clickstream bruto até as previsões em produção.